(57)【要約】【課題】  第１及び第２の信号との照合にかかる時間を短縮し、照合の際に第２の信号内における第１の信号の位置を正確に検出する信号検索システム及び方法を提供する。【解決手段】  本発明の信号処理方法は、第１の信号と第２の信号との照合及び識別を行い、見本となる典型的な特徴パターンである見本特徴の集合を、所定の信号から作成し、見本特徴各々の間の距離である見本特徴間距離を計算し、第１の信号から信号の特徴である第１の信号特徴を抽出し、第１の信号特徴に見本特徴に対応する符号を割り当て、該符号を第１の照合特徴とし、  第２の信号から信号の特徴である第２の信号特徴を抽出し、第２の信号特徴に見本特徴に対応する符号を割り当て、該符号を第２の照合特徴とし、第１及び第２の照合特徴の距離を、見本特徴間距離に基づいて計算し、この距離に基づいて、第１及び第２の信号の類似性の有無を判定する。【選択図】    図１
2006004153.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
第１の信号と第２の信号との照合及び識別を行う信号照合方法において、
見本となる典型的な特徴パターンである見本特徴の集合を、所定の信号から作成する見本特徴作成過程１と、
前記見本特徴各々の間の距離である見本特徴間距離を計算する見本特徴間距離計算過程２と、
前記第１の信号から信号の特徴である第１の信号特徴を抽出する第１の信号特徴抽出過程３と、
前記第１の信号特徴と、前記見本特徴各々とを比較することにより、該第１の信号特徴に対して、見本特徴に対応する符号を割り当て、該符号を第１の照合特徴とする第１の照合特徴作成過程４と、
前記第２の信号から信号の特徴である第２の信号特徴を抽出する第２の信号特徴抽出過程５と、
前記第２の信号特徴と、前記見本特徴各々とを比較することにより、該第２の信号特徴に対して、見本特徴に対応する符号を割り当て、該符号を第２の照合特徴とする第２の照合特徴作成過程６と、
前記第１の照合特徴と、前記第２の照合特徴との距離を、前記見本特徴間距離に基づいて計算する特徴照合過程７と、
前記距離に基づいて、第１の信号と第２の信号との類似性の有無を判定する照合結果判定過程８と、
を備えることを特徴とする信号照合方法。
【請求項２】
前記第１の信号特徴抽出過程３および第２の信号特徴抽出過程５は、
第１の信号及び第２の信号各々を、複数の小領域に分割し、該小領域ごとに各々第１の領域特徴，第２の領域特徴を抽出し、
前記第１の照合特徴作成過程４および第２の照合特徴作成過程６は、
前記領域特徴各々に対して、前記見本特徴に対応する符号を割り当て、該符号の集合を第１の照合特徴及び第２の照合特徴とすることを特徴とする請求項１に記載の信号照合方法。
【請求項３】
前記特徴照合過程７は、
前記第１の領域特徴と第２の領域特徴との距離を前記見本特徴間距離に基づいて算出し、該第１の照合特徴と第２の照合特徴との距離を積算することにより計算することを特徴とする請求項２に記載の信号照合方法。
【請求項４】
前記見本特徴作成過程１は、
予め用意された所定の学習信号から、信号中に典型的に出現する特徴パターンを学習することにより、前記見本特徴を獲得することを特徴とする請求項１から請求項３のいずれかに記載の信号照合方法。
【請求項５】
前記見本特徴作成過程１は、
クラスタリングアルゴリズムを用いて、信号中に典型的に出現する特徴パターンを学習することを特徴とする請求項４に記載の信号照合方法。
【請求項６】
前記第１の照合特徴作成過程４は、
前記第１の信号特徴に対し、該第１の信号特徴との距離が最も小さい前記見本特徴に対応する符号を割り当て、
前記第２の照合特徴作成過程６は、
前記第２の信号特徴に対し、該第２の信号特徴との距離が最も小さい前記見本特徴に対応する符号を割り当てる
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の信号照合方法。
【請求項７】
前記第１の照合特徴作成過程４は、
前記第１の信号特徴に対し、該第１の信号特徴との距離が予め定められた割当閾値を下回る中で最も小さい見本特徴に対応する符号を割り当て、該当する見本特徴が存在しない場合、いずれの見本特徴にも対応しない他の符号を割り当て、
前記第２の照合特徴作成過程６は、
前記第２の信号特徴に対し、該第２の信号特徴との距離が予め定められた割当閾値を下回る中で最も小さい見本特徴に対応する符号を割り当て、該当する見本特徴が存在しない場合、いずれの見本特徴にも対応しない他の符号を割り当てる
ことを特徴とする請求項１から請求項５のいずれかに記載の信号照合方法。
【請求項８】
前記見本特徴作成過程１で導かれた見本特徴各々に対して、該見本特徴に割り当てられる可能性を有する前記第１の信号特徴及び第２の信号特徴が存在し得る範囲である特徴存在範囲を求める特徴存在範囲確定過程９を備え、
前記見本特徴間距離計算過程２は、前記特徴存在範囲を用いて、各見本特徴同士の見本特徴間距離を計算することを特徴とする請求項１から請求項７のいずれかに記載の信号照合方法。
【請求項９】
前記見本特徴間距離計算過程２は、
前記見本特徴各々に対応する前記特徴存在範囲の間の最大距離、または特徴存在範囲の間の最小距離、あるいはその双方を計算し、それらを見本特徴間距離とすることを特徴とする請求項８に記載の信号照合方法。
【請求項１０】
前記第１の信号特徴抽出過程３及び第２の信号特徴抽出過程５は、対象とする信号を時系列信号とし、該時系列信号から信号特徴を抽出することを特徴とする請求項１から請求項９のいずれかに記載の信号照合方法。
【請求項１１】
前記第１の信号特徴抽出過程３及び第２の信号特徴抽出過程５は、照合対象とする信号を画像信号とし、画像信号から画像の特徴を抽出することを特徴とする請求項１から請求項９のいずれかに記載の信号照合方法。
【請求項１２】
第１の信号と第２の信号との照合及び識別を行う信号照合システムにおいて、
見本となる典型的な特徴パターンである見本特徴の集合を、所定の信号から作成する見本特徴作成部１と、
前記見本特徴各々の間の距離である見本特徴間距離を計算する見本特徴間距離計算部２と、
前記第１の信号から信号の特徴である第１の信号特徴を抽出する第１の信号特徴抽出部３と、
前記第１の信号特徴と、前記見本特徴各々とを比較することにより、該第１の信号特徴に対して、見本特徴に対応する符号を割り当て、該符号を第１の照合特徴とする第１の照合特徴作成部４と、
前記第２の信号から信号の特徴である第２の信号特徴を抽出する第２の信号特徴抽出部５と、
前記第２の信号特徴と、前記見本特徴各々とを比較することにより、該第２の信号特徴に対して、見本特徴に対応する符号を割り当て、該符号を第２の照合特徴とする第２の照合特徴作成部６と、
前記第１の照合特徴と、前記第２の照合特徴との距離を、前記見本特徴間距離に基づいて計算する特徴照合部７と、
前記距離に基づいて、第１の信号と第２の信号との類似性の有無を判定する照合結果判定部８と、
を備えることを特徴とする信号照合システム。
【請求項１３】
第１の信号と第２の信号との照合及び識別を行う信号照合処理をコンピュータに実行させるプログラムであり、
見本となる典型的な特徴パターンである見本特徴の集合を、所定の信号から作成する見本特徴作成過程１と、
前記見本特徴各々の間の距離である見本特徴間距離を計算する見本特徴間距離計算過程２と、
前記第１の信号から信号の特徴である第１の信号特徴を抽出する第１の信号特徴抽出過程３と、
前記第１の信号特徴と、前記見本特徴各々とを比較することにより、該第１の信号特徴に対して、見本特徴に対応する符号を割り当て、該符号を第１の照合特徴とする第１の照合特徴作成過程４と、
前記第２の信号から信号の特徴である第２の信号特徴を抽出する第２の信号特徴抽出過程５と、
前記第２の信号特徴と、前記見本特徴各々とを比較することにより、該第２の信号特徴に対して、見本特徴に対応する符号を割り当て、該符号を第２の照合特徴とする第２の照合特徴作成過程６と、
前記第１の照合特徴と、前記第２の照合特徴との距離を、前記見本特徴間距離に基づいて計算する特徴照合過程７と、
前記距離に基づいて、第１の信号と第２の信号との類似性の有無を判定する照合結果判定過程８と、
を備えるコンピュータの実行可能なプログラム。
【請求項１４】
請求項１３に記載の信号照合プログラムを記録したコンピュータ読み取り可能な記録媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、与えられる２つの信号を比較して、この２つの信号の類似性の有無を判定するのに適した信号照合システム及び方法並びにプログラムに関する。
【背景技術】
【０００２】
デジタルカメラの普及や記録媒体の大容量化・低価格化、さらに大容量ネットワークの普及により、容易に大容量の音声信号及びデジタル画像等の信号を取得して保存する環境が整ってきている。
そのため、大量の信号から所望の信号を高速に探し出す高速信号検索技術が求められている。
特に、与えられた２つの信号の類似性を判断する信号照合技術は、高速信号検索実現の核となる技術であり、さらなる高速化が求められる。
【０００３】
上記信号照合技術は、例えば、現在所持している音楽信号の断片に対して、音楽データベース内の楽曲との類似性を、楽曲を変えながら繰り返して計算することで、所持している音楽信号の曲名をユーザに提示したり、与えられた顔写真に対して、予め登録されている顔画像との類似性を、画像を変えながら計算することで、同一人物の顔が存在するか否かを判別したりすることを可能にする技術に用いられる。
従来、上記信号照合方法に関しては、信号を小領域に分割して抽出した特徴に基づいて、信号全体から照合のための特徴であるヒストグラムを作成する高速画像照合技術が知られている。（例えば、特許文献１及び２参照）。
【特許文献１】特開平０７−２６２３７３号公報
【特許文献２】特許第３０６５３１４号公報
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００４】
しかしながら、上述した従来の信号検出方法にあっては、小領域の特徴をベクトル量子化し、その量子化結果からヒストグラムを作成して、比較のためのデータ量を低減しているが、比較演算するデータ量から考えると、データ量の削減が十分ではなく、ヒストグラムによる比較においても計算時間が非常に長く必要となるため、蓄積された信号における部分信号の探索の時間を大幅に低減できないという欠点がある。
また、従来の信号検出方法にあっては、信号の特徴をベクトル量子化したものを、ヒストグラムに変換してしまうため、照合の際に信号内における小領域の位置関係を正確に考慮することができないという欠点がある。
本発明は、このような事情に鑑みてなされたもので、第１の信号と第２の信号との照合にかかる時間を短縮し、かつ照合の際に信号内における小領域の位置関係を正確に検出する信号照合システム及び方法並びにプログラムを提供することを目的とする。
【課題を解決するための手段】
【０００５】
上述した課題を解決するため、本発明の信号照合システムは、第１の信号と第２の信号との照合及び識別を行うものであり、見本となる典型的な特徴パターンである見本特徴の集合を、所定の信号から作成する見本特徴作成部１と、前記見本特徴各々の間の距離である見本特徴間距離を計算する見本特徴間距離計算部２と、前記第１の信号から信号の特徴である第１の信号特徴を抽出する第１の信号特徴抽出部３と、前記第１の信号特徴と、前記見本特徴各々とを比較することにより、該第１の信号特徴に対して、見本特徴に対応する符号を割り当て、該符号を第１の照合特徴とする第１の照合特徴作成部４と、前記第２の信号から信号の特徴である第２の信号特徴を抽出する第２の信号特徴抽出部５と、前記第２の信号特徴と、前記見本特徴各々とを比較することにより、該第２の信号特徴に対して、見本特徴に対応する符号を割り当て、該符号を第２の照合特徴とする第２の照合特徴作成部６と、前記第１の照合特徴と、前記第２の照合特徴との距離を、前記見本特徴間距離に基づいて計算する特徴照合部７と、前記距離に基づいて、第１の信号と第２の信号との類似性の有無を判定する照合結果判定部８とを備えることを特徴とする。
【発明の効果】
【０００６】
以上説明したように、本発明によれば、信号の特徴の典型的なパターンである見本特徴の集合を準備し、この見本特徴各々の間の距離を予め計算しておき、第１の信号特徴及び第２の信号特徴おのおのに対応する見本特徴を選択して、照合時にこの見本特徴の距離を用いることにより、照合に於ける距離の演算を行わないようにし、かつ照合のための特徴を符号列で表現することにより、従来例に比較して照合処理を高速化することができる。
また、本発明によれば、照合のための特徴を、ヒストグラムを用いた量子化処理を行わなわずに、特徴に対して符号を付して表現することにより、信号内の位置関係を保持することができる。
【発明を実施するための最良の形態】
【０００７】
＜第１の実施例＞
以下、本発明の第１の実施例による信号照合システムを図面を参照して説明する。図１は上記第１の実施例の信号照合システムの一構成例を示すブロック図である。
この図において、本実施例の信号照合システムは、見本特徴作成部１と、見本特徴間距離計算部２と、第１の信号特徴抽出部３と、第１の照合特徴作成部４と、第２の信号特徴抽出部５と、第２の照合特徴作成部６と、特徴照合部７と、照合結果判定部８とを有しており、目的信号、すなわち参照している検索したい第１の信号と、データベース等に蓄積されている蓄積信号群、すなわち検索される被検索信号である第２の信号の集合を入力とし、上記第１の信号と類似する部分信号が含まれている蓄積信号である第２の信号内の箇所を出力する。
【０００８】
見本特徴作成部１は、信号を検索する際に用いるため、信号の特徴において、見本となる典型的な特徴パターンである見本特徴を、複数の信号パターンに対応して作成する。
見本特徴間距離計算部２は、上述した各見本特徴間の距離である見本特徴間距離を計算する。また、見本特徴間距離計算部２は、データベースにおいて、上記見本特徴間距離を、各見本特徴の組合せに対応して記憶させても良い。
上記見本特徴間距離は、ユークリッド距離，マンハッタン距離，内積，正規化相互相関などを用いることが出来る。
【０００９】
第１の信号特徴抽出部３は、第１の信号から、この第１の信号の特徴である第１の信号特徴を抽出する。
第１の照合特徴作成部４は、第１の信号特徴に対して、上記見本特徴作成部１から出力される各見本特徴と比較し、この第１の信号特徴に近似する見本特徴に対応する所定の符号を割り当て、この割り当てた符号を第１の照合特徴として出力する。
第２の信号特徴抽出部５は、第２の信号から、この第２の信号の特徴である第２の信号特徴を抽出する。
第２の照合特徴作成部６は、第２の信号特徴に対して、上記見本特徴作成部１から出力される各見本特徴と比較し、この第２の信号特徴に近似する見本特徴に対応する所定の符号を割り当て、この割り当てた符号を第２の照合特徴として出力する。
【００１０】
特徴照合部７は、上記第１の照合特徴作成部４の抽出した第１の照合特徴と、第２の照合特徴作成部６の抽出した第２の照合特徴との距離を、各符号に対応する見本特徴の組合せにより、上記データベースから対応する見本特徴間距離を抽出することにより演算する。
照合結果判定部８は、上記特徴照合部７の演算した距離に基づいて、第１の信号と第２の信号とがと類似するか否かの判定を行う。
【００１１】
次に、図１及び図２を参照して、上述した信号照合システムの動作を説明する。図２は、図１の第１の実施例による信号照合システムの一動作例を具体的に示すフローチャートである。
見本特徴作成部１は、学習信号（画像）を読み込む（ステップＳ１）。この学習信号としては、十分に学習可能な多数の信号を用いるのが好ましく、照合対象が音声信号の様な時系列信号である場合、十分に長い時系列信号、例えば１０時間分の時系列信号を、また、照合対象が画像信号である場合、十分な数（複数）の画像信号、例えば、１０００枚分の画像群を、それぞれ用いることとする。
また、後に述べるように学習信号を読み込まずに、入力される信号から見本特徴を抽出するための信号を選択して、見本特徴を抽出し、ステップＳ１の処理を省略してもよい。
【００１２】
次に、見本特徴作成部１は、入力した学習信号から、後に述べる第１の信号特徴抽出部３と同様の処理により、この信号を識別できる特徴を抽出する。
ここで、学習信号から抽出した特徴を、以下、学習特徴と呼ぶ。
そして、見本特徴作成部１は、以降の処理に用いる典型的な信号の特徴パターンである見本特徴の抽出を行う（ステップＳ２）。
本実施例においては、学習信号を用いずに見本特徴を作成することが可能である。
見本特徴作成部１は、学習信号を用いない場合、見本特徴の抽出処理として、予め定められた確率分布、例えば、多次元ガウス分布に従って見本特徴をランダムに発生させる。
【００１３】
本実施例の場合は、上述したように見本特徴作成部１に見本特徴を発生させ、学習信号を用いずに見本特徴を作成している。
また、他の実施例として、学習特徴をベクトルとして、そのベクトルに対してベクトル量子化を行いて分類して（クラスタリングを行い）、見本特徴の抽出を行う様にしても良い。例えば、ベクトル量子化の符号語の数が１０２４個で有れば、学習特徴を１０２４の集合（以下、クラスタと呼ぶ）のいずれか一つのクラスタに分類することができる。
ここで、各クラスタに所属する学習特徴の重心となる特徴を、見本特徴とする。
そして、見本特徴作成部１は、上述のいずれかの方法により生成した見本特徴の集合を出力する。
【００１４】
次に、見本特徴間距離計算部２は、上記見本特徴の集合を読み込む（必要に応じて、特徴存在範囲確定部９の出力する、見本特徴に対応した特徴存在範囲を読み込む）。
そして、見本特徴間距離計算部２は、見本特徴の集合において、全ての見本特徴の組合せを選択し、この組合せ毎に見本特徴間の距離である見本特徴間距離の演算を行う。
このとき、見本特徴間距離計算部２は、上記見本特徴間距離として、例えば、見本特徴ベクトル間の自乗誤差を計算する（ステップＳ３）。
他の実施例として、見本特徴に対応した特徴存在範囲を用いて見本特徴間距離を定義することもできる。
例えば、特徴存在範囲を見本特徴を中心とした特徴ベクトル空間内の超球で表現した場合、特徴存在範囲間の最小距離及び最大距離を、見本特徴ベクトル間の距離（自乗誤差）ｄ(ｆi，ｆj)と対応する特徴存在範囲の半径τi，τjとを用い、以下の（１）式及び（２）式を用いて計算できる。
【００１５】
【数１】
2006004153.tif 000003
【００１６】
【数２】
2006004153.tif 000004
【００１７】
上記（１）式で求まる特徴存在範囲間の最小距離ｄmin、または（２）式で求まる特徴存在範囲間の最大距離ｄmax、もしくはその両方（最小距離及び最大距離）を、見本特徴間距離として定義する。
これにより、見本特徴間距離計算部２は、全見本特徴の組合せ毎に、見本特徴間距離の集合を出力する（データベース等に記憶させることも可能である）。
【００１８】
次に、第１の信号特徴抽出部３は、第１の信号を読み込む（ステップＳ４）。この第１の信号は、例えば、株価の時間変動、音楽、ビデオ映像などの時系列信号、または写真などの画像信号などである。
次に、第１の信号特徴抽出部３は、例えば、読み込んだ信号が画像信号の場合、画像信号のピクセル各々のＲＧＢ値に対して、２次元ＤＣＴ（デジタルコサイン変換)を施し、その係数ベクトルを第１の信号特徴として出力する（ステップＳ５）。
ここで、例えば、第１の信号の画像の大きさが「３８４×２５６」ピクセルであるとき、「３８４×２５６×３（ＲＧＢ）＝２９４９１２」次元の特徴ベタトルが、一つの画像あたり一つ得られる（１つの画像に１つずつ）。
【００１９】
また、第１の信号特徴抽出部３は、他の実施例において、第１の信号が画像である場合、「８×８」ピクセルの大きさの小領域に分割して、各小領域のＲＧＢ値各々に対して２次元ＤＣＴを施し、その係数ベクトル（各小領域の係数ベクトルの集合）を特徴とすることもできる。
このとき、第１の信号特徴抽出部３は、画像の大きさが３８４×２５６ピクセルであるとき、１９２次元の特徴が１５３６個得られる。
【００２０】
さらに、第１の信号特徴抽出部３は、他の実施例において、第１の信号が時系列信号の場合、時系列信号に対し、ＤＦＴ（離散フーリエ変換）を施し、その係数ベクトルを第１の信号特徴とする。
このとき、第１の信号特徴抽出部３は、時系列信号の長さが１０２４サンプルであるとき、この時系列信号の第１の信号特徴として１０２４次元の特徴ベクトルを出力する。
そして、第１の信号特徴抽出部３は、第１の信号から抽出された特徴である第１の信号特徴または第１の信号特徴の集合を出力する．
【００２１】
次に、第１の照合特徴作成部４は、見本特徴作成部１から出力された見本特徴の集合と、第１の信号特徴抽出部３から出力された第１の信号特徴の集合とを読み込む。
そして、第１の照合特徴作成部４は、各第１の信号特徴毎に、見本特徴の集合の各見本特徴と照合し、第１の信号特徴各々に対して、見本特徴に対応した符号を１つ割り当てる。
このとき、第１の照合特徴作成部４は、第１の信号特徴と各見本特徴との距離、例えば自乗誤差を計算し、最も距離が近い見本特徴に対応した符号をこの第１の信号特徴に割り当てる（ステップＳ６）。
例えば、１０２４個の見本特徴を準備した場合、各見本特徴毎に１から１０２４までの番号をそれぞれ割り当て、その番号を符号とする。
【００２２】
他の実施形態として、第１の照合特徴作成部４は、第１の信号特徴と各見本特徴との距離を計算し、最も距離が近い見本特徴との距離が予め定められた閾値である割当閾値を下回る場合、その見本特徴に対応した符号を割り当て、距離が割当閾値を上回る場合、どの見本特徴にも対応しない別の符号、例えば、上述した例においては、 １０２５等の番号を符号として割り当てる構成としてもよい。
また、第１の照合特徴作成部４は、第１の信号特徴が複数読み込まれた場合、上述した符号の割当処理を各第１の信号特徴に対して同様に行う。
そして、第１の照合特徴作成部４は、上述した方法のいずれかを用い、第１の信号特徴が１つのみである場合、割り当てられた符号そのもの、また、第１の信号特徴が複数読み込まれた場合、各第１の信号特徴から抽出した符号の集合を、第１の照合特徴として出力する。
【００２３】
次に、第２の信号特徴抽出部５は、第２の信号を読み込む（ステップＳ７）。この第２の信号は第１の信号と同様な種類であり、例えば、株価の時間変動、音楽、ビデオ映像などの時系列信号、もしくは写真などの画像信号を用いることができる。
そして、第２の信号特徴抽出部５は、すでに述べた第１の信号特徴抽出部３と同様の処理を行い、上記第２の信号から第２の信号特徴を抽出する。（ステップＳ８）。
これにより、第２の信号特徴抽出部５は、第２の信号から抽出された特徴ベクトルである、第２の信号特徴またはその集合を出力する。
【００２４】
次に、第２の照合特徴作成部６は、見本特徴作成部１から出力される見本特徴の集合と、第２の信号特徴抽出部５から出力される第２の信号特徴（単数または集合）を読み込み、各第２の信号特徴毎に見本特徴の集合の各見本特徴と照合し、第１の信号特徴各々に対して見本特徴に対応した符号を１つ割り当てる。ここで、第２の照合特徴作成部６が符号を割り当てる手順は、第１の照合特徴作成部４と同様である。  
そして、第２の照合特徴作成部６は、第２の信号特徴の符号または第２の信号特徴の集合の各目的特徴から抽出した符号列の集合を、第２の照合特徴として出力する（ステップＳ９）。
【００２５】
次に、特徴照合部７は、見本特徴間距離計算部２から出力される見本特徴間距離と、第１の照合特徴作成部４から出力される第１の照合特徴と、第２の照合特徴作成部６から出力される第２の照合特徴とを読み込む。
ここで、特徴照合部７は、上記見本特徴間距離を、第１の照合特徴と第２の照合特徴との符号に対応して読み込む。
そして、特徴照合部７は、第１の照合特徴と第２の照合特徴との距離を、見本特徴間距離を用いて計算する。
【００２６】
例えば、特徴照合部７は、照合特徴が単一の符号で構成されている場合、第１及び第２の照合特徴間の距離を符号間の距離として求め、読み込まれた見本特徴間距離そのものを距離として出力する。
また、特徴照合部７は、照合特徴が符号列で構成されている場合、例えば、符号列の対応する要素である符号同士の距離として、各符号同士の組合せに対応した見本特徴間距離を入力し、要素同士の見本特徴間距離を積算することにより、第１の照合特徴及び第２の照合特徴の間の距離として出力する。
【００２７】
そして、特徴照合部７は、見本特徴の集合において、いずれの見本特徴にも対応しない符号が検出された場合、例えば、符号間の距離を「０」とする。
また、他の実施例として、特徴照合部７は、見本特徴の集合において、いずれの見本特徴にも対応しない符号が検出された場合、符号間の距離を十分大きな値、例えば、全ての見本特徴間距離の中での最大値に設定するよう構成してもよい。
上述したように、特徴照合部７は、上述したいずれかの方法により求められた距離を、照合特徴間の距離として出力する（ステップＳ１０）。
【００２８】
次に、照合結果判定部８は、特徴照合部７の出力する照合特徴間の距離を読み込み、この距離から第１の信号及び第２の信号が類似しているか否かの判定を行う。
すなわち、照合結果判定部８は、上記照合特徴間の距離が、予め定められた所定の閾値である照合閾値以下である場合、第１の信号と第２の信号とが類似していると判定し、照合閾値を超える場合、類似していないと判定し、判定結果を出力する（ステップＳ１１）。
ここで、上記照合閾値は、複数の第１及び第２の信号を用いて実験を行い、例えば、９０％の精度で照合できる数値として統計的に求められるものである。
【００２９】
＜第２の実施例＞
図３は、請求項８に記載の方法を適用した第２の実施例による信号照合システムの構成例を示すブロック図である。
第２の実施例の信号照合システムは、請求項１に記載の方法を適用した第１の実施例による部分画像検索システムと同様な構成であり、異なる構成として、図３に示すように、特徴存在範囲確定部９を追加して設け、任意の第１の信号、すなわち見本となる検索したい信号と、第２の信号、すなわち検索される複数の信号である第２の信号の集合を入力とし、第１の信号と類似する信号が含まれている部分信号の第２の信号内における箇所を出力する。
【００３０】
上記特徴存在範囲確定部９は、上記見本特徴作成部１から出力される各見本特徴に対して、該見本特徴に割り当てられる可能性のある第１の信号特徴及び第２の信号特徴が存在し得る範囲である特徴存在範囲を算出する。
次に、上述した見本特徴作成部１から特徴存在範囲確定部９における部分信号の検出処理を、図４を用いて具体的に説明する。ここで、図４は、図３に示す信号照合システム動作例を示すフローチャートである。
この図４のフローチャートは、図２に示す第１の実施例のフローチャートに対して、ステップＳ２の「見本特徴の作成」とステップＳ３の「見本特徴間距離の計算」のと処理の間に、ステップＳ１２の「特徴存在範囲の確定」の処理が追加されたのみで、他の処理については同様であるため、このステップＳ１２の処理の説明のみを行う。
【００３１】
特徴存在範囲確定部９は、見本特徴作成部１から出力される見本特徴の集合を読み込み、この集合の各見本特徴に割り当てられる第１の信号特徴及び第２の信号特徴が存在する可能性のある特徴空間内の範囲である特徴存在範囲を、上記各々の見本特徴に対して設定する。
このとき、特徴存在範囲確定部９は、例えば、第１の照合特徴作成部４及び第２の照合特徴作成部６において、割当閾値以下で最も距離の近い見本特徴に対して割り当てを行う場合、見本特徴を中心として、半径が割当閾値に等しい超球を特徴存在範囲として設定する（ステップＳ１２）。
【００３２】
また、特徴存在範囲確定部９は、別の実施例として、第１の照合特徴作成部４及び第２の照合特徴作成部６において、最も距離の近い見本特徴に対して割り当てを行う場合、ある見本特徴を中心として、半径がそれ以外の見本特徴との間の距離の最大値の半分に等しい超球を特徴存在範囲として設定するように構成されても良い。
上述したように、特徴存在範囲確定部１２は、上述した方法のいずれかで求めた特徴存在範囲の集合を出力する。
上述した特徴存在範囲を用いて、ステップＳ２において、見本特徴間の距離が計算される。
【００３３】
なお、図１における信号照合システムの機能を実現するためのプログラムをコンピュータ読み取り可能な記録媒体に記録して、この記録媒体に記録されたプログラムをコンピュータシステムに読み込ませ、実行することにより、信号照合の処理を行ってもよい。なお、ここでいう「コンピュータシステム」とは、ＯＳや周辺機器等のハードウェアを含むものとする。また、「コンピュータシステム」は、ホームページ提供環境（あるいは表示環境）を備えたＷＷＷシステムも含むものとする。また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ＲＯＭ、ＣＤ−ＲＯＭ等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。さらに「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、インターネット等のネットワークや電話回線等の通信回線を介してプログラムが送信された場合のサーバやクライアントとなるコンピュータシステム内部の揮発性メモリ（ＲＡＭ）のように、一定時間プログラムを保持しているものも含むものとする。
【００３４】
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク（通信網）や電話回線等の通信回線（通信線）のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであっても良い。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル（差分プログラム）であっても良い。
【図面の簡単な説明】
【００３５】
【図１】本発明の第１の実施例による信号照合システムの構成例を示すブロック図である。
【図２】図１の信号照合システムの動作例を示すフローチャートである。
【図３】本発明の第２の実施例による信号照合システムの構成例を示すブロック図である。
【図４】図３の信号照合システムの動作例を示すフローチャートである。
【符号の説明】
【００３６】
１…見本特徴作成部              ２…見本特徴間距離計算部
３…第１の信号特徴抽出部        ４…第１の照合特徴作成部
５…第２の信号特徴抽出部        ６…第２の照合特徴作成部
７…特徴照合部                  ８…照合結果判定部    
９…特徴存在範囲確定部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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